Die vorliegende Habilitationsschrift zu „Computer-based diagnostic and prognostic approaches in medical research using brain MRI“ ist in zwei Abschnitte gegliedert. Konkret wird im ersten Abschnitt eine Übersicht über verschiedene Aspekte des Computer- und MRT-basierten Vorhersageansatzes gegeben. Im zweiten Abschnitt werden die Artikel aus diesem Feld beschrieben, die ich für die Habilitation eingereicht habe. Konkret beginnt der erste Abschnitt der Habilitationsschrift damit, das grundlegende methodische Konzept des Vorhersageansatzes zu beschreiben. Danach werden die drei prozeduralen Stadien beschrieben, die seine Anwendung charakterisieren, d.h. die Phase der Feature-Bestimmung, des Trainings von Regressionsalgorithmen und schließlich des Tests dieser Algorithmen mit Daten unbekannter Genese. Daran schließt sich eine Beschreibung der Entwicklung des Ansatzes in Form von drei Epochen an, die charakterisiert sind durch die Entdeckung diagnostischer Information in Signalen der Magnetresonanz, die erste Nutzung statistischer Regressionsverfahren zu deren Analyse, und die massenhaften Anwendung des Ansatzes. Schließlich werden zum Ende des ersten Abschnittes die Forschungsfragen skizziert, die mit dem Ansatz adressiert werden, d.h. die automatisierte Diagnostik, die Verfeinerung bestehender diagnostischer Richtlinien und die Identifikation neuer Biomarker. Im zweiten Abschnitt beschreibe ich im Detail die Forschungsartikel, die ich im Rahmen der Habilitation eingereicht habe. Über diese Artikel oder Studien hinweg wurden alle oben genannten Forschungsfragen adressiert, die mit dem Verfahren in der Literatur untersucht werden. Darüber hinaus wurden vielfältige technische Herausforderungen des Ansatzes in unterschiedlicher Weise bearbeitet. Zusammenfassend lässt sich daher sagen, dass die vorliegende Habilitationsschrift und die darin beschriebenen Fachartikel einen umfassenden Überblick über die konzeptionelle und methodische Vielfalt des Ansatzes geben. / This habilitation thesis on ‘Computer-based diagnostic and prognostic approaches in medical research using brain MRI’ is divided in two parts – an introductory first part that gives an overview on various aspects of the computer- and MRI-based disease prediction approach and a second part describing the research articles from this field that I submitted for habilitation. In particular, in the first part the habilitation synopsis starts by outlining the basic methodological concept of the disease prediction approach and by describing the three fundamental procedural stages characterizing it, i.e. the feature determination, training and test stages. Then, it continues by delineating the development of the approach in terms of three epochs that are characterized by the discovery of diagnostic information in MR signals, the first use of statistical regression techniques to analyze this information, and the mass use of the approach. Finally, it outlines the research aims pursued with the approach, i.e. automated diagnosis, refinement of diagnostic guidelines, and identification of novel diagnostic biomarkers. In the second part, I describe the peer-reviewed research articles that I submitted for habilitation. Across these articles or studies respectively, all of the three research aims pursued with the approach were addressed. Furthermore, technical challenges connected to the approach were addressed in various different fashions. Thus together, these studies and this habilitation thesis provide a substantial overview on the methodological and conceptual diversity of the field.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/14636 |
| Date | 03 August 2016 |
| Creators | Weygandt, Martin |
| Contributors | Villringer, Arno, Haynes, John-Dylan, Kirsch, Peter |
| Publisher | Humboldt-Universität zu Berlin, Lebenswissenschaftliche Fakultät |
| Source Sets | Humboldt University of Berlin |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | doctoralThesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | Namensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine Bearbeitung, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/ |
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